Detecção facial
136 |
137 | Entre com a URL de uma imagem que contenha uma(s) face(s), então clique no botão Analisar face.
138 |
165 |
166 |
167 |
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/Azure_DeteccaoFaces_JavaScript/detectFacesAttributes.html:
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2 |
3 |
4 | 138 |
139 |
152 |
153 |
140 |
143 | URL da aplicação no Azure:
141 | 142 |
144 |
147 | Chave da aplicação:
145 | 146 |
148 |
151 | URL da Imagem para ser analisada:
149 | 150 |152 |
154 |
164 |
155 | Resposta:
156 | 158 |
159 | 156 | 158 |
160 | Imagem fonte:
161 |![]()
162 |
163 | 161 |
Detecção facial
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137 | Entre com a URL de uma imagem que contenha uma(s) face(s), então clique no botão Analisar face.
138 |
165 |
166 |
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/Azure_Classificacao_Java/Main.java:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | import org.json.simple.JSONArray;
2 | import org.json.simple.JSONObject;
3 | import org.json.simple.JSONValue;
4 |
5 | import java.io.IOException;
6 | import java.net.URI;
7 | import java.net.http.HttpClient;
8 | import java.net.http.HttpRequest;
9 | import java.net.http.HttpResponse;
10 | import java.util.List;
11 | import java.util.ArrayList;
12 | import java.util.Map;
13 | import java.util.HashMap;
14 |
15 | /*
16 | Esse código é responsável por enviar as características de áudio de uma música (valence, energy, etc)
17 | e obter de volta a classe prevista (triste, alegre, etc). O serviço que receberá esses dados é o que foi
18 | feito deploy nos vídeos - o serviço web do nosso modelo na Azure.
19 |
20 | Funciona em 4 passos principais:
21 |
22 | 1) Constrói o objeto da chamada HTTP a ser enviado ao serviço web do modelo
23 | 2) Coloca como o `body` da chamada HTTP as características de áudio que são classificados
24 | 3) Envia a requisição ao serviço
25 | 4) Recebe a resposta em JSON e a converte para uma List de HashMaps. O retorno do modelo
26 | contém as características de cada áudio enviadas, a probabilidade de cada set de características
27 | pertencer a uma classe e a classe prevista.
28 | */
29 |
30 | public class Main {
31 | // Endpoint do modelo. Para mais informações, ver o seguinte
32 | // vídeo no tempo já marcado: https://youtu.be/jTUvOlWBuVw?t=188.
33 | // O endpoint está presente no campo "REST Endpoint" no serviço web do modelo.
34 | private static final String MODEL_URL = "";
35 |
36 | // Chave de API do seu serviço na Azure. Para mais informações assistir o seguinte
37 | // vídeo no tempo já marcado: https://youtu.be/jTUvOlWBuVw?t=188
38 | // A chave está presente no campo "Primary Key" no serviço web do modelo.
39 | private static final String API_KEY = "";
40 |
41 | public static void main(String[] Args) throws Exception {
42 | // Construímos a nosso objeto HTTP que será enviado ao servidor do modelo.
43 | // O `API_KEY` é utilizado nos headers e os dados enviados são atribuídos ao objeto
44 | // na linha 43 por meio da função `.sampleData`
45 | HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
46 | HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create(MODEL_URL))
47 | .headers("Content-Type", "application/json", "Authorization", "Bearer " + API_KEY)
48 | .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(sampleData()))
49 | .build();
50 |
51 | try {
52 | // Realiza-se a chamada HTTP para o servidor do modelo. O objeto `client` definido na linha 40
53 | // chama o método `#send` passando o request da linha 41, que é quem contém as informações da URL,
54 | // autenticação com a API_KEY e os dados a serem classificados.
55 | HttpResponse138 |
139 |
152 |
153 |
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143 | URL da aplicação no Azure:
141 | 142 |
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147 | Chave da aplicação:
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148 |
151 | URL da Imagem para ser analisada:
149 | 150 |152 |
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155 | Resposta:
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160 | Imagem fonte:
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